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dc.creatorCordeiro, Alexssandro Ferreira
dc.date.accessioned2020-11-16T13:08:49Z-
dc.date.available2020-11-16T13:08:49Z-
dc.date.issued2017-06-06
dc.identifier.citationCORDEIRO, Alexssandro Ferreira. Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12478-
dc.description.abstractThe present study presents an analysis and evaluation of the performance in the reconstruction of 2D images of computed tomography, using a massively parallel approach in a GPU applying CUDA technology, comparing with a parallel and sequential approach in a conventional CPU. The quality of the generated images was evaluated using the Peak Noise Ratio (PSNR) evaluation metrics, method used to verify the pixel differences through the mean square error (MSE); And by the structural similarity index (SSIM) method, used to verify the similarity of the images from loss of luminance, correlation, distortion and contrast distortion. We also analyzed the reconstructions with the Float 32 bits and Double 64 bits data types to validate the performance and quality of the generated images with the increase of the decimal places. Reconstructions of 2D computed tomography images were performed using the Filtered Back Projection (FBP) algorithm, using the Radon transform and convolution filter to remove image noise. The results indicate that the GPU in the Float 32 bits data type has the best performance among the approaches used. In Double 64 bits the parallel CPU approach performed better in comparison to GPU, but the GPU remained close to parallel CPU approach.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectComputação de alto desempenhopt_BR
dc.subjectComputação gráficapt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectHigh performance computingpt_BR
dc.subjectComputer graphicspt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.titleAvaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDApt_BR
dc.title.alternativePerformance evaluation in the reconstruction of 2D images of computed tomography using massively parallel programming CUDApt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoO presente estudo apresenta uma análise e avaliação do desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada, utilizando uma abordagem massivamente paralela em uma GPU aplicando a tecnologia CUDA, comparando com uma abordagem paralela e sequencial em uma CPU convencional. Foi avaliada a qualidade das imagens geradas utilizando as métricas de avaliação relação sinal ruído de pico (PSNR), método utilizado para verificar as diferenças dos pixels por meio do erro quadrático médio (MSE); E pelo método do índice da semelhança estrutural (SSIM), utilizado para verificar a semelhança das imagens a partir da perda de luminância, correlação, distorção e distorção de contraste. Também foram analisadas as reconstruções com os tipos de dados Float 32 bits e Double 64 bits, a fim de validar o desempenho e a qualidade das imagens geradas com o aumento das casas decimais. As reconstruções das imagens de tomografia computadorizada 2D foram realizadas por meio do algoritmo Filtered Back Projection (FBP) ou Retroprojeção filtrada, utilizando a transformada de Radon e o filtro de convolução para retirada de ruídos da imagem. Os resultados apontam que a GPU no tipo de dados Float 32 bits , tem o melhor desempenho dentre as abordagens utilizadas. Em Double 64 bits a abordagem da CPU paralela obteve um melhor desempenho em comparação a GPU, porém a GPU manteve-se com valores próximos a abordagem da CPU paralela.pt_BR
dc.degree.localMedianeirapt_BR
dc.publisher.localMedianeirapt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Hamilton Pereira da
dc.contributor.referee1Silva, Hamilton Pereira da
dc.contributor.referee2Pessini, Evando Carlos
dc.contributor.referee3Araújo, Everton Coimbra de
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programCiência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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